【视频教程】DSSAT模型建模与基于Python语言快速批量运行DSSAT模型及交叉融合、扩展应用

      随着数字农业和智慧农业的发展，基于过程的作物生长模型（Process-based Crop Growth Simulation Model）在模拟作物对气候变化的响应与适应、农田管理优化、作物品种和株型筛选、农业碳中和、农田固碳减排等领域扮演着越来越重要的作用。Decision Support Systems for     Agrotechnology Transfer (简称DSSAT)模型是世界知名的作物生长模拟模型之一。现有版本V4.7能模拟27种主要农作物的生长发育和产量形成过程，被广泛应用于精细农业、水肥管理、气候变化、粮食安全、土壤碳周转、环境影响、农业可持续性、农业生态等诸多与农业生产和科研有关的领域。

      DSSAT模型内核算法是基于Fortran语言开发的，软件界面是基于C++进行开发。了解和熟悉DSSAT模型的关键算法和软件的操作是学习DSSAT模型的基础。此外，想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才，除了掌握对作物模型相关知识之外，还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。  Python是一门应用场景广泛、简单易学的程序语言，在DSSAT模型的气候、土壤、管理措施等数据准备，自动化模拟和结果分析上都发挥着重要的作用。

      本次分为实践课程和进阶。实践将从DSSAT模型算法和模型软件两个方面熟悉掌握DSSAT模型的使用。进阶将学习如何利用Python程序语言来快速使用DSSAT模型，让大家不需要使用界面操作就可以快速批量运行DSSAT模型，方便各个领域可以更好地交叉融合、扩展应用。

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                 【 第一部分：DSSAT模型建模实践技术内容 】

专题一、DSSAT模型与高级应用 ：

1. 作物生长模型的概念
2. 作物生长模型的发展现状
3. DSSAT模型的开发历程
4. DSSAT模型的模块及模拟流程
5. 作物生长模型的前沿应用

作物生长模型的算法改进

作物生长模型站点尺度和栅格尺度的模拟

作物生长模型与机器学习的集成

作物生长模型与遥感、表型数据的同化

专题二、DSSAT模型安装与编译：

1、 DSSAT模型操作

1. DSSAT的安装
2. DSSAT模型操作界面讲解

2、 DSSAT模型源码操作与编译

1. DSSAT模型源码安装
2. DSSAT源码的介绍与修改
3. DSSAT源码的编译

专题三、DSSAT气象文件准备 :

DSSAT自带的气象数据的准备

1. DSSAT气象文件的介绍
2. 日照转辐射算法
3. DSSAT气象文件转化

专题四、DSSAT模型的物候发育模块：

DSSAT生育期算法

1. DSSAT模型的生育期尺度
2. DSSAT模型的积温计算
3. DSSAT模型的生育期算法
4. DSSAT模型的生育期影响因子及算法

专题五、DSSAT土壤文件准备：

1. 1 DSSAT模型的土壤输入参数
2. 2 DSSAT模型土壤参数在数据缺失情况下的近似估算
3. 3 DSSAT模型土壤输入文件准备

专题六、DSSAT土壤水-碳-氮模块 ：

1 DSSAT模型的土壤模块

2 DSSAT模型土壤水分模块的主要算法

3 DSSAT模型土壤养分动态过程模拟及N2O排放的模拟

1. 氮素的矿化和固定过程
2. 氮素的硝化作用与反硝化作用
3. 土壤N2O的模拟
4. 土壤磷动态与模拟

4 DSSAT模型土壤碳库模型及土壤有机碳SOC的模拟

1. 土壤碳库模型的发展历程
2. 土壤碳的周转模型
3. 土壤CO2排放和土壤有机碳的模拟

专题七、DSSAT管理文件准备 ：

1 DSSAT模型的农田管理措施的准备

1. DSSAT模型播期和播种密度设置
2. DSSAT模型施肥设置（化肥+有机肥）
3. DSSAT模型的灌溉设置
4. DSSAT模型秸秆还田设置

2 DSSAT模型的作物生长模拟

1. 光温潜在产量的模拟
2. 不同管理措施下作物生长的模拟

• 专题八、DSSAT作物生长模拟算法 ：

1. 1、 DSSAT模型光合生产和物质分配算法
2. 2 、DSSAT模型产量形成算法
3. 3 、DSSAT模型养分吸收、分配和养分效应算法
4. 4 、DSSAT水分效应算法

专题九、DSSAT作物参数设置和优化 :

1. 1 、DSSAT模型的主要遗传参数，包括物种参数、生态型参数、品种参数
2. 2 、DSSAT软件自带的参数优化方法
3. 3 、DSSAT软件自带的参数敏感性分析方法
5. 专题十、 DSSAT模型结果分析与模型评价 ：
6. 1 、对DSSAT模拟的模拟结果进行分析
7. 2、 对模拟结果的进行模型评价
8. 3 、对模型的结果进行做图

9. 专题十一、更多案例模拟与疑难解答 ：

10. 1、 不同作物、不同情景的模拟
11. 2、 实例回顾、训练、巩固
12. 3 、答疑与讨论（大家提前把问题整理好）

【 第二部分进阶：基于Python语言快速批量运行DSSAT模型

及交叉融合、扩展应用技术 】

专题一、Python语言与数据科学 :

Python语言与数据科学

1. python语言发展脉络
2. Python语言在作物模型中的应用

 Python软件安装及入门

1. Anaconda软件安装
2. Python库的安装与基本语法
3. Python的字符操作与正则表达式
4. Python的数据清洗与存储
5. 各种数据格式的读写及操作

专题二、Python准备DSSAT气象文件 ：

1.  Python操作和准备气象文件
2. DSSAT气象文件的编写分析
3. 使用Python编写DSSAT气象文件
4. 日照转辐射算法的编写
5. DSSAT气象文件的批量转化

专题三、Python准备DSSAT土壤文件 ：

1. 1. DSSAT模型的土壤模块及土壤输入参数
2. 2.使用Python近似估算土壤输入参数
3. 3.使用Pyhon语言操作和准备土壤输入文件
4. 4 .使用Python快速批量生产土壤文件
5. 5 .使用Python调用全球土壤数据库的数据并转化成DSSAT土壤文件

 专题四、Python准备DSSAT管理文件 ：

1. 1 用Python对农田管理措施（播期、密度、施肥、灌溉、有机肥、秸秆还田等）进行设置
2. 2 用Python进行管理文件批量准备（只需要填写excel，就能批量模拟）

专题五、Python准备DSSAT参数文件及批量模拟文件 ：

1. 1. DSSAT模型的主要遗传参数，包括物种参数、生态型参数、品种参数
2. 2 .主要的参数优化方法
3. 3 .使用Python语言进行参数文件准备
4. 4.使用Python语言对批量模拟文件的编写

专题六、Python对模拟结果进行数据清洗、整理 ：

1. 1 .使用Python读取DSSAT文件的模拟结果
2. 2 .对模拟结果进行数据清洗、分类和整理

专题七、Python对模拟结果进行数据分析及绘图 ：

1. 1. 使用Python对模拟结果进行分析
2. 2 .使用Python计算模拟结果的MSE、RMSE、MAE、d-value、EF值
3. 3 .使用Python对模拟结果进行可视化（模拟结果的动态图和1：1图等）

专题八 ：

1. 学员根据科研或生产实际，提供数据，集体讨论DSSAT的高级应用方案
2. 提供若干附加材料，包括典型论文、其它软件以及学习材料
3. 实例回顾、训练、巩固
4. 答疑与讨论（大家提前把问题整理好）